本书是由行业专家精心编写的SQL学习指南,内容涵盖数据库基础介绍、数据库表的管理、数据的增删改查、视图、索引、存储过程,以及基于不同业务场景的SQL查询实践。本书由浅入深地对SQL查询进行讲解,在实践方面,结合真实的业务场景,以互联网电商、投资理财、网络游戏、线下零售等为例,通过行业常用的查询案例帮助读者快速理解并掌握SQL查询技能。
本书适合日常工作中需要使用数据库并对数据库表进行操作的业务和技术人员,包括数据分析、数据运营、数据产品、市场渠道等人员。
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书名 | SQL从入门到进阶 |
分类 | |
作者 | |
出版社 | 机械工业出版社 |
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简介 | 内容推荐 本书是由行业专家精心编写的SQL学习指南,内容涵盖数据库基础介绍、数据库表的管理、数据的增删改查、视图、索引、存储过程,以及基于不同业务场景的SQL查询实践。本书由浅入深地对SQL查询进行讲解,在实践方面,结合真实的业务场景,以互联网电商、投资理财、网络游戏、线下零售等为例,通过行业常用的查询案例帮助读者快速理解并掌握SQL查询技能。 本书适合日常工作中需要使用数据库并对数据库表进行操作的业务和技术人员,包括数据分析、数据运营、数据产品、市场渠道等人员。 作者简介 陈红波,硕士,“大海鱼数据分析”公众号运营者。曾就职于国内大型金融、游戏、电商公司的数据部门,担任高级数据分析师一职,具有丰富的行业数据分析经验。目前主要负责企业数据部门的管理工作,内容包括数据治理、报表架构、数据支持、业务分析、数据咨询等。 目录 前言 第1章 进入SQL世界——背景知识 1.1 数据库简介 1.1.1 数据库是什么 1.1.2 数据库的作用 1.1.3 数据库的类型 1.1.4 数据库管理系统 1.2 SQL简介 1.2.1 SQL是什么 1.2.2 SQL的作用 1.2.3 SQL书写规则 1.2.4 SQL示例 1.2.5 SQL与数据分析 1.3 安装并使用MySQL数据库 第2章 从基础做起——数据库表的管理 2.1 数据库的增删 2.1.1 数据库的创建 2.1.2 数据库的删除 2.1.3 数据库的选择 2.2 数据表的增删 2.2.1 数据类型 2.2.2 数据表的创建 2.2.3 数据表的重命名 2.2.4 数据表的删除 2.3 字段的增删 2.3.1 字段的创建 2.3.2 字段类型的修改 2.3.3 字段的重命名 2.3.4 字段的删除 2.4 数据表的约束 2.4.1 约束的作用与类型 2.4.2 约束的设置 2.4.3 约束的删除与修改 第3章 更上一层楼——数据的增删改 3.1 SQL编程基础知识 3.1.1 运算符 3.1.2 运算符优先级 3.1.3 谓词 3.2 数据的插入 3.2.1 单行数据插入 3.2.2 多行数据插入 3.2.3 查询数据插入 3.3 数据的删除 3.3.1 数据的全部删除 3.3.2 数据的部分删除 3.4 数据的修改 3.4.1 单字段数据修改 3.4.2 多字段数据修改 第4章 初探SQL核心——数据的基础查询 4.1 查询语法的七个核心关键字 4.2 字段的处理查询 4.2.1 常量字段 4.2.2 字段的计算 4.2.3 字段的拼接 4.2.4 字段的别名 4.3 高级过滤字段查询 4.3.1 高级模糊匹配 4.3.2 多字段过滤查询 第5章 玩转SQL函数与语法——数据的高级查询 5.1 SQL常用函数 5.1.1 数值函数 5.1.2 字符串函数 5.1.3 日期和时间函数 5.1.4 其他函数 5.2 去重查询 5.3 嵌套查询 5.3.1 常量值的子查询 5.3.2 表的子查询 5.4 关联查询 5.4.1 内关联 5.4.2 左关联 5.4.3 右关联 5.4.4 全关联 5.5 合并查询 5.5.1 去重合并查询 5.5.2 不去重合并查询 5.6 分组排序查询 5.7 转置查询 第6章 封装SQL语句的表——视图的增删与查询 6.1 视图的创建 6.1.1 单表视图的创建 6.1.2 多表视图的创建 6.2 视图的删除 6.3 视图的修改 6.4 视图的查询 第7章 提高查询效率的“法宝”——索引 7.1 索引的功能与类型介绍 7.2 常见索引类型的创建 7.2.1 普通索引 7.2.2 唯一索引 7.2.3 主键索引 7.3 常见索引类型的删除 7.4 关于索引类型的注意事项 7.4.1 是否适合建立索引 7.4.2 如何正确使用索引 第8章 实现特定功能的SQL语句集——存储过程的增删与调用 8.1 存储过程的创建 8.2 存储过程的删除 8.3 存储过程的调用 第9章 举一反三——SQL查询综合实践 9.1 学生信息和选课考试成绩查询 9.1.1 学生信息和选课考试成绩查询相关数据表的创建 9.1.2 学生信息和选课考试成绩查询实践 9.2 电商零售数据查询 9.2.1 电商零售数据查询相关数据表的创建 9.2.2 电商零售数据查询实践 9.3 互联网金融投资理财数据查询 9.3.1 互联网金融投资理财数据查询相关数据表的创建 9.3.2 互联网金融投资理财数据查询实践 9.4 社交网络游戏数据查询 9.4.1 社交网络游戏数据查询相关数据表的创建 9.4.2 社交网络游戏数据查询实践 9.5 线下实体店销售数据查询 9.5.1 线下实体店销售数据查询相关数据表的创建 9.5.2 线下实体店销售数据查询实践 |
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